Nvidia的负责人表示，除非技术供应商能够解决日益增长的功耗问题，否则计算机行业向万亿级能力迈进将受到阻碍。Nvidia总裁兼首席执行官黄仁勋在11月15日在这里举行的SC 11超级计算展览上的主题演讲中称，百亿亿次计算是ldquo;我们行业的下一个前沿rdquo;。Exascale计算将在能源，医药和国防等行业中实现更快，更强大的高性能计算(HPC)应用程序。

业界的目标是到2019年达到百万亿级的计算水平，同时做到200兆瓦的极限。这将需要一个重大的飞跃，目前是世界上最快的计算机，富士通的K Computer，已经达到了10.51-petaflop(每秒四亿浮点运算)的水平。达到exaflop级别将需要大约100倍的更好性能。

黄说，这是可以实现的目标，但前提是要解决权力难题。

他说：ldquo;超级计算现在受到功率的限制，就像手机，平板电脑一样。rdquo; ldquo;这是我们的重力。...能源效率是我们的当务之急。rdquo;

系统中的电源效率问题不是新问题，也不只是一个超级计算问题。对功耗更低的服务器的需求来自各个领域，这促使英特尔和Advanced Micro Devices迅速提高其基于x86的芯片的能效，增加了内核以提高性能，同时引入了更好的电源管理功能，并且其它功能。

Huang说，尽管像Intel和AMD这样的CPU速度很快，但它们也很复杂并且是为单线程计算而制造的。推动HPC前进的是并行处理，什么将推动图形处理单元或GPU。英伟达是迄今为止全球最大的GPU供应商。

它的图形芯片最初用于游戏机和工作站，但是近年来，由于其高性能，并行处理能力和低功耗，研究人员和科学家已开始将它们用于HPC工作负载。GPU还与CPU结合使用，以帮助加快应用程序速度，这一趋势正在迅速发展。6月，在世界上最快的超级计算机500强中，有17个系统使用了加速器。在11月14日发布的清单中，有39个使用了加速器，其中大多数是Nvidia GPU。

最近的公告，包括在SC 11上发布的一些公告，说明了图形加速器在HPC环境中的日益普及。Nvidia和几个欧洲超级计算中心将在巴塞罗那超级计算中心建造一台同时使用CPU和GPU 的混合超级计算机，官员们表示最终将实现百亿亿次计算，而功耗比使用传统芯片的系统低15%至30%。

此外，超级计算机制造商克雷(Cray)表示，它将接管美国国家科学基金会(National Science Foundation)的Blue Waters项目，该项目因对成本和技术细节的担忧而于8月被IBM放弃。超级计算机将基于Cray的新XK6系统，该系统将由AMD的16核Opteron 6200ldquo; Interlagosrdquo;芯片提供动力，还将包括Nvidia的GPU。

Huang说，并行计算很困难，而面临的挑战是使迁移到并行环境变得更加容易。英伟达正与Cray，波特兰集团和CAPS企业合作创建OpenACC，以创建并行计算标准。目的是使研究人员，科学家和公司能够在异构CPU / GPU系统上以并行方式运行应用程序。并行程序员将能够概述编译器的指令，编译器将完成所有工作以针对GPU加速环境优化应用程序。

Huang说：ldquo;它将带动更多的人进行并行计算。rdquo;